XiaoMi-AI文件搜索系统
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行政命令 14083
该文件计划于 2022 年 9 月 20 日在《联邦公报》上公布，并可在 federalregister.gov/d/2022-20450 和 govinfo.gov 上查阅。
人工智能与城市安全
十多年来，人们普遍认为视频监控对公共安全做出了巨大贡献，既起到了预防作用（作为一种威慑工具），也起到了镇压作用（作为一种识别和发现已经犯下的罪行的肇事者的手段）。数字技术的最新发展赶上并增强了这一设备，开辟了以前无法想象的场景：事实上，借助视频监控摄像头，通过将图像与其他个人数据进行交叉引用，可以识别拍摄的个人，并自动检测可疑行为，记录和报告。由于人工智能的最新发展，这一现象显示出其颠覆性，这可以进一步提高机器的性能。事实上，“智能”视频监控系统能够检测到其视野范围内的人类存在（人类检测）。这使得区分人类和动物成为可能，从而提高了入侵检测系统的效率。此外，智能面部识别功能（面部识别）可识别画面中的人脸并捕捉其体征，确定个人的年龄和性别以及胡须、帽子和眼镜的存在。此外，人工智能可以监控入侵者的可疑行为（徘徊检测）或场所内的聚会（人群分析）。尽管多次尝试控制算法工具，更具体地说，遏制实时生物识别的可能性，但城市地区因紧急情况而进行大规模监视的风险正变得越来越现实。
2024 年国家安全法
VerDate 2008 年 11 月 24 日 17:17 2024 年 12 月 16 日 Jkt 000000 PO 00000 Frm 00001 Fmt 6652 Sfmt 6201 C:\USERS\MWBARKSDALE\APPDATA\ROAMING\SOFTQUAD\XMETAL\11.0\GEN\C\B 2024 年 12 月 16 日（下午 5:17）
对安全应用程序的生成对抗网络的审查
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加，迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性，每天每天都有越来越多的传输网络，导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击，有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络（GAN）是一类无监督的机器学习模型，可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要，例如入侵检测，隐肌，密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述，包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
网络安全：巴西案例研究
1 巴西。国防政策和国防战略。巴西利亚，DF，2012 年 7 月 24 日，18-19。2 ANSA，机构。Época Negócios。Retropectiva 2017：“网络攻击之年”，https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2017/12/retrospectiva-2017-o-ano-dos-ataques-cyberneticos.html。3 WAKKA，瓦格纳。Canaltech。 “2018 年巴西网络攻击数量几乎翻了一番”，https://canaltech .com.br/seguranca/numero-de-ataques-ciberneticos-no-brasil-quase-que-dobrou-em-2018-119600 /。
AWDJ A5：DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私保护的影响
研究论文及其章节的主题围绕DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私的影响。该研究深入研究了域名系统（DNS）的复杂性，探索其基本工作，层次结构以及DNS根服务器的作用，以及负责托管13个DNS根服务器的实体。本文还研究了各种DNS攻击，包括DNS欺骗，中间攻击，DNS缓存中毒和DNS劫持，阐明了DNS基础架构中的脆弱性。研究的很大一部分致力于DNSSEC（域名系统安全扩展）的描述，强调了其在DNS区域内的重要性和功能。这包括对DNSSEC背后的机制的分析，例如RRSIG，区域签名键（ZSK），DNSKey和钥匙签名键（KSK），以及有关特定DNS区域中信任建立的讨论
